不同的物件沒有出現在我的ggplot2上

我正在研究邊緣學生的大學入學回報，我正在嘗試制作以下資料的 ggplot2，即完成或未完成醫學碩士學位的學生的平均工資和平均“GPA”（外國等效）與“接受分數”的距離：

SalaryAfter <- c(287.780,305.181,323.468,339.082,344.738,370.475,373.257,
              372.682,388.939,386.994) 
DistanceGrades <- c("<=-1.0","[-0.9,-0.5]","[-0.4,-0.3]","-0,2","-0.1",
                        "0.0","0.1","[0.2,0.3]","[0.4,0.5]",">=0.5")

我必須做一個回歸不連續性設計（RDD），所以要進行回歸 - 據我所知 - 我必須將距離等級重寫為數字，所以我剛剛創建了一個變數 z

z <- -5:4

其中 0 是截止值（即距離等級中的 0 等于“0.0”）。然后我制作一個資料框

df <- data.frame(z,SalaryAfter)

現在我嘗試創建繪圖變得有點混亂（我使用包“fpp3”，但我想它只是 ggplot2 和 dyplr 包）

df %>% 
  select(z, SalaryAfter) %>% 
  mutate(D = as.factor(ifelse(z >= -0.1, 1, 0))) %>% 
  ggplot(aes(x = z, y = SalaryAfter, color = D))  
  geom_point(stat = "identity")   
  geom_smooth(method = "lm")  
  geom_vline(xintercept = 0)   
  theme(panel.grid = element_line(color = "white",
                                  size = 0.75,
                                  linetype = 1))  
  xlim(-6,5)  
  xlab("Distance to acceptance score")  
  labs(title = "Figur 1.1", subtitle = "Salary for every distance to the acceptance score")

哪些情節：

我想要做的是首先，如果 z>0 和 D=0 如果 z<0，則用虛擬變數 D=1 分割資料。然后我用線性回歸和 z=0 的垂直線繪制它。最后我寫了標題和字幕。現在我有兩個問題：

1. x 軸顯示 -5, -2.5, ... 但我希望它顯示所有整數，有理數與離散的 z 變數無關。我試圖用幾種不同的方法來解決這個問題，但它們都沒有奏效，我不記得我嘗試過的所有方法（主題（面板.網格...），scale_x_discrete 等等），但結果有都非常相似。它們都會導致 x 軸被完全洗掉，因此沒有數字，有時甚至會洗掉軸標題。
2. 我希望第一部分資料的回歸通道擴展到 z=0

當我嘗試解決這兩個問題時，我再次得到類似的結果，當我運行代碼時，我嘗試的大多數事情都不會產生錯誤訊息，但是它們要么對我的情節沒有任何作用，要么洗掉了一些現有元素讓我充滿了疑問。我想該錯誤是由某些元素無法協同作業引起的，但我不知道。

uj5u.com熱心網友回復：

嘗試這個：

library(tidyverse)

SalaryAfter <- c(287.780,305.181,323.468,339.082,344.738,370.475,373.257,
                 372.682,388.939,386.994) 
DistanceGrades <- c("<=-1.0","[-0.9,-0.5]","[-0.4,-0.3]","-0,2","-0.1",
                    "0.0","0.1","[0.2,0.3]","[0.4,0.5]",">=0.5")

z <- -5:4
df <- data.frame(z,SalaryAfter) %>%
  select(z, SalaryAfter) %>% 
  mutate(D = as.factor(ifelse(z >= -0.1, 1, 0)))

# Fit a lm model for the left part of the panel
fit_data <- lm(SalaryAfter~z, data = filter(df, z <= -0.1)) %>%
  predict(., newdata = data.frame(z = seq(-5, 0, 0.1)), interval = "confidence") %>%
  as.data.frame() %>%
  mutate(z = seq(-5, 0, 0.1), D = factor(0, levels = c(0, 1)))

# Plot
ggplot(mapping = aes(color = D))  
  geom_ribbon(data = filter(fit_data, z <= 0 & -1 <= z), 
              aes(x = z, ymin = lwr, ymax = upr), 
              fill = "grey70", color = "transparent", alpha = 0.5)  
  geom_line(data = fit_data, aes(x = z, y = fit), size = 1)   
  geom_point(data = df, aes(x = z, y = SalaryAfter), stat = "identity")   
  geom_smooth(data = df, aes(x = z, y = SalaryAfter), method = "lm")  
  geom_vline(xintercept = 0)   
  theme(panel.grid = element_line(color = "white",
                                  size = 0.75,
                                  linetype = 1))  
  scale_x_continuous(limits = c(-6, 5), breaks = -6:5)  
  xlab("Distance to acceptance score")  
  labs(title = "Figure 1.1", subtitle = "Salary for every distance to the acceptance score") 

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